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eagle 投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据进行训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip
续费。 统一包年/包月资源的到期日 如果您持有多台到期日不同的专属资源池，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图2展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图2 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。
以出行场景的司乘安全算法为例，介绍使用ModelArts进行流程化服务部署和更新、自动化服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型，使用自定义镜像构建成ModelArts Standard推理平台可以用的模型。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建模型。
如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景 如需使用该场景量化方法，请自行准备kv-cache量化系数，格式和per-tensor静态量化所需的2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件一致，只
0秒。例如输出数据比较大的调用请求（例如输出大于1k），请求预测会超过60秒导致调用失败，可提交工单设置请求超时时间。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数
置信度，数值类型，范围0<=confidence<=1，表示机器标注的置信度。 creation_time String 创建该标注的时间。是用户写入标注的时间，不是Manifest生成时间。 annotated_by String 标注人。 annotation_format String
yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"
通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name} bash 上传代码和权重到宿主机时使用的是root用户，此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo chown -R
Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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} ] } ] 当"mmcv-full"安装失败，原因可能是基础镜像中没有安装gcc，无法编译导致安装失败，此时需要用户使用线下wheel包安装。 示例如下： "dependencies": [ { "installer": "pip",
yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"
eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据进行训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的
行推理业务，2张卡运行的情况下，推荐的最大序列max-model-len长度最大是16K，此处的单位K是1024，即16*1024。 测试方法：gpu-memory-utilization为0.9下，以4k、8k、16k递增max-model-len，直至达到能执行静态bench
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类型type、属性properties，必须属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 其优势主要如下： 上下文引导：通过提供特定的提示或上下文信息，模型可以更好地理解生成内容的方向。 约束生成：可以设定
Ascend vllm提供prefix caching关键特性能力，能够显著降低长system prompt和多轮对话场景首token时延，提升用户体验。其优势主要包括： 更短的prefill时间：由于跨请求的重复token序列对应的KV Cache可以复用，那么就可以减少一部分前缀token的KV
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